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这些团队提供过滤器来检测假警报, 面部识别, 人计数和 ANPR. 它们可以在新的和现有的监视系统中可靠地实施, 提供复杂的事件监视级别, 甚至在这些警报之前.

威 DeepinView

海康威视 已宣布推出 NVR 深入学习与新系列的 IP DeepinView 摄像头, 提供电源和智能, 以优化性能的监控系统在广泛的安全和管理应用.

威 DeepinView威深学习算法比传统的智能算法编程更深入, 他们只在表面层面上操作. 它们执行自学功能并提供视频内容分析的性能 (VAC – 视频内容分析) 非常准确和一致. 结合高速 GPU 处理, DeepinView 相机提供的计算机更快, 大量的数据.

关键分析, 作为假警报过滤器, 面部识别, 人计数和 ANPR, 它们可以在新的和现有的监控系统中得到更可靠的实施, 具有多种用途, 在事件中甚至在警报发生之前提供一个复杂的监视和激活警报的级别.

深入学习威技术允许 DeepinView 相机检测人, 同时过滤物体和运动在一个场景中, 传统的 VAC 将激活警报. 这对于外围保护非常有用, 经常投入的时间和资源太多, 找不到相关的信息和警报.

威深度学习

面部识别

面部识别可以部署在许多情况下的安全和管理的各种应用程序, 以提醒系统的操作员在有兴趣的人在场. 这是通过面部图像的建模和相似性的计算来完成的.

这项技术正在成为一个关键的工具, 对人们进入赌场, 因为一个人的身份可以用来提醒保安人员有关已知罪犯的存在, 允许安全人员拒绝访问. 以这种方式, 可以避免欺诈行为.

这项技术还可用于防止在体育场馆或餐馆中被称为罪犯的入境.

威 DeepinView

计数的人

威 DeepinView在交通枢纽, 零售店, 体育设施, 旅游景点和公园, 收集和分析关于访客的准确信息可以帮助企业提高盈利能力和商业管理.

人的视频统计分析 (人计数) 您可以记录输入和离开特定区域的人数. 您可以检查每天在帐篷中输入的客户的流量, 或控制本地人员的数量, 以确保不违反健康和安全限制, 例如, 在博物馆的人群将步行.

车辆管理

威 DeepinView可以实现监控流量分析和车牌自动识别 (规章拟制) 控制车辆移动, 提高交通管理策略效率. ANPR 可用于识别车牌登记和允许进入公共和私人汽车停车场的车辆.

深入学习威 DeepinView 摄像机在场景中学习注册信息并识别比常规 ANPR 系统更多的登记, 没有摄像头设置的位置.

威 DeepinView当使用在大人口和机动车路的区域, DeepinView 交通监控功能的分析捕获交通违规作为跳跃的红绿灯, 驾驶不当, 坏停车或禁止的感觉变动, 有助于减少事故和交通拥堵的风险.

“新范围的摄像头 IP DeepinView 结合视频数据, 高处理能力和威智能技术的创新, 为视频监控应用提供了全新的水平. 与 DeepinView 范围, 智能系统中的深度学习视频分析将转换标准的闭路电视系统, 结合高清质量警报和自动检测功能, 提供更有效的监控系统管理”, 说, 敏锐的姚明, 威副总裁国际商务中心.

威在一个完整的系列的产品, 如相机 IP DeepinView 的技术深入学习, 视频分析服务器和 DeepinMind NVR DeepinMindLas 发布这些产品的日期将在威网站上公布 .


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通过 • 2 十一月, 2017
• 部分: 警报, 控制系统, 主要重点, 发现, 央视